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기여모델
에어브릿지의 기여모델에 대한 설명입니다.

기여모델이란 무엇인가?

한 번 링크를 클릭하면 바로 해당 웹사이트로 이동하는 기존의 웹 마케팅 성과 분석 환경과 달리 모바일 앱의 경우는 설치로 이어지기 전에 앱마켓이라는 관문이 있기에, 통상적으로 여러 번의 조회 혹은 클릭을 통하여 비로소 실제 앱을 설치하게 됩니다. 이 때 여러 번의 조회나 클릭 중 어떤 터치포인트가 설치에 가장 기여하였는지를 확인하는 것이 기여모델입니다. 예를 들어 어떤 사람이 앱 설치 전에 페이스북 광고 1번을 클릭하고, 네이버 광고를 3번 클릭한 후 비로소 앱을 설치하였다고 가정하겠습니다. 그럴 경우 설치는 1번뿐이지만 설치에 기여한 것으로 판단되는 클릭은 모두 4번에 달합니다. 여기서 1번의 설치를 4번의 클릭에 나눠줘야 합니다. 왜냐하면 4번 클릭이 모두 설치를 1번씩 발생시켰다고 성과를 계산하게 되면 성과가 과다계상 되기 때문입니다.

여기서 1번의 설치를 터치포인트들(클릭, 조회)에 나눠줄 수 있는 다양한 방법들이 있습니다. 우선 4번 모두 설치에 기여하였다고 하여 0.25씩 설치에 대한 기여도를 할당해줄 수도 있고, 혹은 선형적으로 기여도를 부과하여 0.1, 0.2, 0.3, 0.4를 각각 줄 수도 있습니다. 혹은 가장 마지막 클릭에 설치에 대한 기여도를 1로 몰아줄 수도 있습니다. 여기서 가장 마지막 터치포인트에 기여도 100%를 몰아주는 것이 가장 보편적으로 사용되는 '마지막 상호작용(Last Click)' 모델입니다.

'마지막 상호작용' 모델은 설치라는 성과를 정수(Integar) 형태를 유지한채로 배분해줄 수 있다는 점에서 매력적입니다. 예를 들어서 특정 채널의 설치 성과가 11.27건이라고 한다면 마케터 입장에서 이해하기 어려울 것입니다. (이 경우 조금이라도 기여한 설치는 20건이 넘을 수 있습니다.) 반면, 특정 채널이 설치를 10건 발생시켰다고 한다면 이해하기 쉬울 것입니다. 따라서 이 모델 아래서는 특정 터치포인트에게 설치 1을 전부 주게 되는 것이죠. 여기서 기여도를 100% 인정받은 마지막의 클릭을 승리 요인(Winning Influencer)라고 부르고 있습니다. 위의 예시로 보자면 4번의 클릭 중에서 단 1개의 클릭이 나머지를 '이기고' 100%의 기여도를 가져갔기 때문에 승리 요인이라고 부르는 것이죠.

에어브릿지는 현재 '마지막 상호작용' 모델을 기본으로 6가지 원칙을 더한 자체 설치에 대한 기여 모델을 보유하고 있습니다. 에어브릿지의 '설치' 기여모델은 아래에서 더욱 자세히 확인하실 수 있습니다.

사실 설치뿐만 아니라 앱 내에서 일어날 수 있는 전환(Conversion)에는 크게 ①설치, ②실행, ③인앱이벤트의 3가지로 2개가 더 있습니다. 실행이나 인앱이벤트에 대해서도 기여모델이 필요한 이유는 모바일 앱에도 설치뿐만이 아니라 딥링크를 통해 재방문할 수 있게 되었기 때문입니다. 딥링크를 이용한 이러한 재방문 캠페인 최근 리마켓팅(Remarketing)이라는 이름으로 주목받고 있습니다. 앱에서 일어난 실행과 인앱이벤트에 대해서 이런 딥링크 재방문에 대한 정확한 기여를 분석을 할 수 있어야 하기 때문에 별도로 실행과 인앱이벤트를 위한 기여모델을 에어브릿지는 보유하고 있습니다. 에어브릿지의 '실행', '인앱이벤트'에 대한 기여모델 또한 아래에서 더욱 자세히 확인하실 수 있습니다.


기여기간이란 무엇인가?

기여기간은 기여모델에 반드시 필요한 보충 개념으로써, 실제 전환(설치, 실행, 인앱이벤트)이 일어난 얼마 이전 시점의 터치포인트까지 해당 전환에 기여한 것으로 인정해줄 것인지의 시간 제약입니다. 예를 들어 365일 전에 구글 애드워즈를 통해 광고 배너를 클릭하였고, 오늘 앱을 설치하였습니다. 만약 그 중간에 어떠한 클릭도 없었다고 가정하고 '마지막 상호작용' 모델 아래에서라면 365일 전의 이 클릭이 해당 설치건에 대한 기여도를 가져가게 될 것입니다. 그러나, 특정 터치포인트(클릭, 조회) 발생 이후 너무 오랜 시간이 지난 이후 일어난 설치, 실행이나 인앱이벤트를 한참 전에 일어난 터치포인트의 덕분으로 보기는 무척 어렵습니다.

따라서 기여기간을 두어 특정 터치포인트가 정말 전환을 발생시키는 것에 기여하였는지를 시간적으로 제약하게 됩니다. 이러한 기여기간은 향후 고객들에 의해 조정될 수 있으며, 현재 에어브릿지의 경우 동일유저 식별 방법에 따라 기본 기여기간을 적용하고 있습니다. (기여기간 전체, 매체별 조정 기능의 경우 곧 출시 예정입니다.)


에어브릿지의 '설치' 기여모델

에어브릿지의 기여모델은 ‘설치'에 대한 성공 요인을 결정할 시 ‘광고, 정확도 우선의 마지막 상호작용 모델’을 채택하고 있습니다. 즉, 기여 경로상에 있는 여러 터치포인트들에 아래의 방식대로 우선순위를 부여합니다.

  1. 광고 터치포인트가 비-광고 터치포인트에 비해 우선권을 가집니다 (Non-Organic Prioritized)
  2. 터치포인트 중 조회보다 클릭에 우선권을 부여합니다. (Click-Prioritized)
  3. 해당 터치포인트들에 기술 정확도 순서대로 우선권을 부여합니다 (Accuracy-Prioritized)
  4. 같은 기술 정확도 내에서는 가장 최근에 클릭한 순서대로 우선권을 부여합니다 (Last Click)
  5. 클릭에 대한 타임스탬프 데이터를 수집할 수 없는 2가지 경우(구글 애드워즈 UAC, 페이스북 광고)에는 같은 정확도의 클릭들 중에서는 가장 후순위를 부여합니다. (Timestamp-Prioritized)
  6. 모든 터치포인트들은 기여기간 내에서 이뤄져야 합니다. (Attribution Windowed)

위의 우선순위 대로 기여도를 분석하였을 시, 1순위에 오는 터치포인트를 승리 요인(Winning Influencer)이라고 하며, 이 성공 요인으로 지정된 터치포인트를 가진 채널에 설치 카운트가 최종적으로 할당되게 됩니다.


'설치' 동일유저 식별기술 및 기여기간

에어브릿지는 총 5개의 기술을 사용하여 설치 전의 유저와 설치 후의 유저가 동일한 유저인지를 식별합니다. 또한 각각의 매칭 기술에 따른 적정 기여기간을 현재 기본 기여기간으로 가지고 있습니다.

분류 기술 이름 정확도 클릭 기여기간 조회 기여기간
확정적 방법 Android Referrer 약 100% (Loss ~10%) 0 ~ 30일 (기본 7일) -
ID Matching (IDFA, GAID) 약 100% 0 ~ 30일 (기본 7일) -
Platform Matching 약 100% 0 ~ 30일 (기본 7일) -
Deeplink Deferred Install Matching 약 100% 0 ~ 30일 (기본 7일) -
Cookie Matching (iOS Safari 9.0 Above) 약 100% (Loss 발생 가능) 0 ~ 30일 (기본 7일) -
확률적 방법 Probablisitc Matching (IP Address + User-Agent) (Fingerprinting) 약 ~85% 0 ~ 96시간 (기본 24시간) -
  • Android Referrer : 광고를 클릭하여서 안드로이드 구글플레이스토어로 사용자를 보낼 때 referrer 쿼리스트링 파라미터를 함께 보내게 되며, 이후 앱 설치 후 최초 실행 시 안드로이드 기본 시스템에 의해 동일한 사용자인지 확인하는 방식입니다. (안드로이드 모든 사용자들에 대해서 적용 가능)

  • ID Matching : 사용자 디바이스별로 제공되는 구글과 애플의 광고 ID인 ADID와 IDFA를 통해서 광고 조회/클릭한 사용자와 앱을 최초 실행한 사용자가 동일한 사용자인지 확인하는 방식입니다. (안드로이드, iOS 사용자 중 사용을 허가한 사용자들에 대해서 적용 가능)

  • Platform Matching : 구글 애드워즈와 페이스북의 경우 자체적으로 App Conversion Confirmation와 App Events API를 통해서 크로스플랫폼 동일유저 식별을 하고 있습니다. 따라서 구글 애드워즈와 페이스북 광고 집행 시에는 각각의 서버와의 통신을 통해서 동일한 사용자인지를 검증합니다.

  • Deeplink Deferred Install Matching : 구글 플레이스토어로 사용자를 보내어 설치를 진행할 시 주소에 있는 “url” 쿼리스트링 파라미터에 딥링크를 넣으면 설치 후 “열기"(Open) 대신 “계속”(Continue) 버튼이 노출되며 계속 버튼을 누르면 딥링크가 호출됩니다. 여기서 딥링크에 담긴 정보를 통해서 앱을 최초 실행한 사용자가 링크를 클릭한 사용자와 동일 사용자인지 확인하는 방식입니다. (이 방법은 Chrome에서 JavaScript나 a tag를 사용해 Intent 방식으로 구글 플레이스토어로 이동 시 활용될 수 없습니다.)

  • Cookie Matching : Safari View Controller를 통해서 광고 조회/클릭 시 웹에서 남긴 쿠키가 최초 실행 시 모바일 앱상에서 동일하게 남아있는지 확인하여서 동일한 사용자인지 검증하는 방법입니다. (iOS9 사용자들 중 사파리 브라우저를 통해 링크를 클릭한 사용자들에 대해서 적용 가능)

  • Probablistic Matching : 고유하지 않은 값들의 조합(디바이스 정보, IP등)을 통해서 광고 조회/클릭한 사용자와 앱을 최초 실행한 사용자가 동일한 사용자인지 확률적으로 추정하는 방법입니다. (안드로이드, iOS 모든 사용자들에 대해서 적용 가능, 다만 확률적인 방법이므로 위의 3개의 방법에 우선권 부여)


테스트 시나리오

시나리오 1

예를 들어 아래와 같은 형태의 전환 경로가 있을 경우 에어브릿지의 '설치' 기여모델에 따라 설치에 대한 위닝 터치포인트는 '3번 광고 클릭/ID Matching'이 되며, 그 이유는 다음과 같습니다.

  1. 기여기간 내의 터치포인트에 대해서만 고려합니다.(Attribution Windowed) → '1번 광고 클릭' 탈락
  2. 터치포인트 중 매칭 정확도가 높은 기술에 우선권을 부여합니다.(Accuracy-Prioritized) → '4번 광고 클릭' 탈락
  3. 같은 매칭 정확도 내에서는 가장 최근에 클릭한 순서대로 우선권을 부여합니다.(Last Click) → '2번 광고 클릭' 탈락
  4. 설치에 대한 위닝 터치포인트는 '3번 광고 클릭'

만약 위와 동일한 전환 경로가 발생했고 기여기간이 더 짧아서 1,2,3번 광고 클릭 모두가 기여기간을 벗어났다면 가장 낮은 매칭 정확도임에도 불구하고 기여기간 내에 속한 '4번 광고 클릭'이 위닝 터치포인트가 됩니다.


에어브릿지의 '실행', '인앱이벤트' 기여모델

한편 ‘실행'과 ‘인앱이벤트'에 대한 성공 요인을 결정할 시에는 ‘마지막 딥링크 실행 우선 모델'을 채택하고 있습니다. 즉, 같은 기여기간 내에 있다면 딥링크 재방문이 성공 요인(Winning Influencer)보다 더욱 높은 기여도를 가져가는 방식입니다.

  1. 딥링크 실행 자체의 경우 촉발시킨 해당 클릭의 성과로 바로 귀속됩니다. 반면 딥링크가 아닌 일반 실행과 인앱이벤트의 경우 아래의 방식으로 기여도를 부여합니다.
  2. 딥링크 실행과 기존의 성공요인(Winning Influencer) 중 딥링크 실행에 우선권을 부여합니다.즉, 전환 발생 시 우선적으로 기여 기간 내에 있는 딥링크 실행의 유무를 탐색합니다. 다만 이 과정에서 가장 최근의 딥링크 실행은 가장 최근의 설치보다 늦은 타임스템프를 가지고 있어야 합니다. (Deeplink Prioritized)
  3. 모든 딥링크 실행은 기여기간 내에서 이뤄져야 합니다. (Attribution Windowed)
  4. 광고 딥링크 실행이 비-광고 딥링크 실행에 비해 우선권을 가집니다. (Non-Organic Prioritized)
  5. 같은 딥링크 실행 내에서는 가장 최근에 클릭한 순서대로 우선권을 부여합니다. (Last Click)


'실행', '인앱이벤트' 동일유저 식별기술 및 기여기간

에어브릿지는 '실행'과 '인앱이벤트'는 가장 최근에 일어난 딥링크 실행에 대해서 아래의 기여기간을 채택하고 있습니다.

비교 대상 기여기간
가장 최근의 딥링크 터치포인트 (Deeplink Deferred Install Matching 제외) 0 ~ 30일 (기본 3일)
가장 최근의 설치에 대한 위닝 터치포인트 (재설치도 포함) 0 ~ 30일 (기본 30일)


테스트 시나리오

시나리오 1

예를 들어 아래와 같은 형태의 전환 경로가 있을 경우 에어브릿지의 '실행', '인앱이벤트' 기여모델에 따라 실행 및 인앱이벤트에 대한 위닝 터치포인트는 '4번 딥링크 실행'이 되며, 그 이유는 다음과 같습니다.

  1. 인앱이벤트 또는 실행의 위닝 터치포인트에 후보군은 기여기간 내에 있는 설치에 대한 위닝 터치포인트 및 딥링크 실행입니다. → '2번 광고 클릭' 탈락
  2. 딥링크 실행이 있을 경우 설치에 대한 위닝 터치포인트보다 우선권을 부여합니다.(Deeplink Prioritized) → '1번 광고 클릭' 탈락
  3. 딥링크 실행중에는 가장 최근의 딥링크 실행에 우선권을 부여합니다.(Last Click) → '3번 딥링크 실행' 탈락
  4. 인앱이벤트 및 실행의 위닝 터치포인트는 '4번 딥링크 실행'

시나리오 2

예를 들어 아래와 같은 형태의 전환 경로가 있을 경우 에어브릿지의 '실행', '인앱이벤트' 기여모델에 따라 실행 및 인앱이벤트에 대한 위닝 터치포인트는 '1번 광고 클릭'이 되며, 그 이유는 다음과 같습니다.

  1. 인앱이벤트 또는 실행의 위닝 터치포인트에 후보군은 기여기간 내에 있는 설치에 대한 위닝 터치포인트 및 딥링크 실행입니다.(Attribution Windowed) → '2번, 3번 딥링크 실행' 탈락
  2. 인앱이벤트 및 실행의 위닝 터치포인트는 설치에 대한 위닝 터치포인트인 '1번 광고 클릭'


기여모델과 관련하여 궁금한 점이 있으시다면 우측하단의 1:1문의를 통해 문의주시거나 에어브릿지 공식 메일로 연락주시면 최대한 빠른 시일 내에 답변 드리도록 하겠습니다.

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